凌晨，OpenAI 與亞馬遜云科技史上最大聯(lián)合發(fā)布來(lái)了

作者 | 駱駝

4 月 20 日，Amazon 宣布在已有 $80 億投資基礎(chǔ)上再向 Anthropic 追加最多 $250 億，Anthropic 同步承諾未來(lái)十年在亞馬遜云科技花掉 $1000 億以上。兩筆相加，Amazon 對(duì) Anthropic 的累計(jì)承諾已經(jīng)站到 $330 億。經(jīng)過(guò)多輪可轉(zhuǎn)換債轉(zhuǎn)股之后，Amazon 在 Anthropic 的持股，按市場(chǎng)估算，很可能已經(jīng)超過(guò) Google 的 14%，成為 Anthropic 上最大的外部股東。

4 月 28 日上午，距離亞馬遜云科技舊金山發(fā)布會(huì)還剩不到一天，Andy Jassy 在 LinkedIn 上發(fā)了一段不到 80 個(gè)英文詞的預(yù)告：

“OpenAI’s models will be available directly to customers on Bedrock in the coming weeks, alongside the upcoming Stateful Runtime Environment.”（OpenAI 的模型未來(lái)幾周將在 Bedrock 上對(duì)所有客戶(hù)開(kāi)放，與即將上線(xiàn)的 Stateful Runtime Environment 同步）

4 月 29 日凌晨，舊金山。Matt Garman 把“Agentic AI 的下一站”搬上發(fā)布會(huì)舞臺(tái)。當(dāng)天爆出了一籮筐的新動(dòng)態(tài)：OpenAI 旗艦?zāi)Ｐ瓦M(jìn)入 Bedrock 限量預(yù)覽（GPT-5.4 優(yōu)先開(kāi)放，5.5 與后續(xù) frontier 模型陸續(xù)跟進(jìn)），未來(lái)數(shù)周 GA；由 OpenAI 驅(qū)動(dòng)的 Amazon Bedrock Managed Agents 進(jìn)入預(yù)覽；Codex 進(jìn)亞馬遜云科技預(yù)覽；Amazon Quick 桌面版正式開(kāi)放預(yù)覽；Amazon Connect 升級(jí)為產(chǎn)品家族。

今天的一切幾乎都在圍繞 Agent 所展開(kāi)，就服務(wù)能力而言，亞馬遜云科技與 OpenAI 一起給 Agent 增加了持久化記憶，提升經(jīng)濟(jì)性。在終端產(chǎn)品上，更強(qiáng)的模型、Agent 平臺(tái)、解決方案一同到來(lái)，一場(chǎng)發(fā)布會(huì)，同時(shí)摁下了多個(gè)開(kāi)關(guān)。

這指向了一個(gè)明確的事實(shí)：雖然亞馬遜云科技的自研模型不在 LLM Arena 的前十榜單上，但這家公司已經(jīng)成為事實(shí)意義上的 MaaS 一極——OpenAI、Anthropic 這兩家覆蓋全球絕大多數(shù)前沿模型用量的公司，都與亞馬遜云科技建立了極為親密的合作或股權(quán)關(guān)系，而相對(duì)來(lái)說(shuō)，亞馬遜云科技幾乎又是對(duì)中國(guó)開(kāi)源模型最為友好的外資云計(jì)算公司之一。

兩個(gè)因素綜合來(lái)看，亞馬遜云科技正在成為中國(guó)企業(yè)出海的最佳選擇，同時(shí)也讓“云端最強(qiáng) AI 服務(wù)商”的競(jìng)爭(zhēng)變得乏味。

1 云與 SaaS，亞馬遜云科技與 OpenAI 走到一起的契機(jī)

亞馬遜云科技很可能做了一個(gè)判斷：當(dāng) AI 把企業(yè)內(nèi)部的“服務(wù)”重新做一遍時(shí)，傳統(tǒng) SaaS 廠(chǎng)商手里圍繞固定工作流構(gòu)建的工具棧，正在變成 AI 時(shí)代第一批被沖掉的資產(chǎn)。

而 OpenAI 與亞馬遜云科技可謂是一拍即合。OpenAI 早已擺脫了非營(yíng)利性公益公司的桎梏，增長(zhǎng)曲線(xiàn)幾乎等同于上市公司，差的只是一張掛牌通知。此外，其 CFO Sarah Friar 在 2026 年 1 月公開(kāi)宣布 AI 行業(yè)的“實(shí)驗(yàn)階段已經(jīng)結(jié)束”，2026 年是"實(shí)用落地年"，未來(lái)要做按結(jié)果定價(jià)。

而在美國(guó)市場(chǎng)，如何達(dá)成以上結(jié)果？答案是，借助云計(jì)算的模式，同時(shí)補(bǔ)全在 SaaS 維度的“短板”。

于是，2025 年 11 月 3 日，OpenAI 與亞馬遜云科技簽下首筆 $380 億、七年的算力大單，第二天 Amazon 股價(jià)收在歷史新高。三個(gè)多月后，2026 年 2 月 27 日，兩家把這筆合同再加碼 $1000 億、再加八年。再過(guò)兩個(gè)月到 4 月 28 日，Sam Altman 親自下場(chǎng)告訴所有人：模型要直接進(jìn) Amazon Bedrock 了。

客戶(hù)怎么服務(wù)、數(shù)據(jù)如何確保安全、Agent 基礎(chǔ)設(shè)施如何搭建、合規(guī)怎么過(guò)、成本怎么算。這些事，模型公司做不來(lái)，云廠(chǎng)商做了二十年。OpenAI 缺的那一格，正好是亞馬遜云科技的本行。Sam Altman 說(shuō)：“OpenAI 與亞馬遜擁有共同的理念：AI 應(yīng)當(dāng)以切實(shí)可行且真正有益的方式走入人們的生活。將 OpenAI 的智能水平與亞馬遜的基礎(chǔ)設(shè)施及全球覆蓋能力相結(jié)合，有助于我們將強(qiáng)大的 AI 以規(guī)模化水平交付到企業(yè)與用戶(hù)手中。”

當(dāng)然，走得近，并不等于亞馬遜云科技收縮了客戶(hù)的模型選擇權(quán)，這從來(lái)不是亞馬遜云科技的邏輯。Bedrock 上的模型貨架仍會(huì)保持開(kāi)放。OpenAI×亞馬遜云科技 合作公告原文里寫(xiě)明：亞馬遜云科技將成為 OpenAI Frontier 的獨(dú)家第三方云分發(fā)渠道。

也是這種態(tài)度，把這次發(fā)布會(huì)的反直覺(jué)之處推到了前臺(tái)。過(guò)去兩年，AI 圈最流行的判斷之一是“AI 會(huì)殺死軟件服務(wù)類(lèi)公司”，尤其是 SaaS。按這個(gè)邏輯，亞馬遜云科技自己就應(yīng)該是被沖擊最狠的那一家。

但站在 4 月 29 日這個(gè)時(shí)點(diǎn)上看，事實(shí)正在朝相反方向走。SaaS 沒(méi)死。死的是只會(huì)做表單的那批 SaaS。

Matt Garman 在現(xiàn)場(chǎng)用了一個(gè)更克制的說(shuō)法——所謂“Saaspocalypse（SaaS 末日論）”被高估，那些有深度領(lǐng)域積累和大型客戶(hù)群的 SaaS 老牌玩家正在 Agentic AI 這一波里繼續(xù)創(chuàng)新，Salesforce 是其中一個(gè)例子。亞馬遜云科技是另外一個(gè)例子。根據(jù)亞馬遜云科技發(fā)布的 2025 年財(cái)報(bào)，營(yíng)收達(dá)到了 $1290 億（同比 +20%），根據(jù) Andy Jassy 2025 年股東信，亞馬遜云科技當(dāng)前 run rate 已經(jīng)站上 $1420 億，AI 業(yè)務(wù)在 2026 年第一季度 run rate 超過(guò) $150 億。

Andy Jassy 給 2026 年致股東信起的標(biāo)題是 Straight Line Was a Lie——所謂“直線(xiàn)增長(zhǎng)”從來(lái)都是事后講出來(lái)的故事，每一條曲線(xiàn)都是被反復(fù)重塑出來(lái)的。AI 越往企業(yè)里鉆，企業(yè)越發(fā)現(xiàn)真正缺的那一步是服務(wù)，不是模型。

這樣，我們就可以比較簡(jiǎn)單的理解，本次會(huì)議的發(fā)布邏輯，分為三層：底座、中間件、應(yīng)用層。

2 讓 AI 第一次“記得住”

在底座這層，只有一件事至關(guān)重要——學(xué)會(huì)記憶。

過(guò)去兩年所有主流大模型、Agent 產(chǎn)品、龍蝦產(chǎn)品都是失憶或半失憶狀態(tài)。

昨天聊過(guò)什么忘了，Agent 跑到哪步忘了，文件改到第幾版也忘了。關(guān)閉一個(gè) Cursor 項(xiàng)目，再重新打開(kāi)，就會(huì)出現(xiàn)明顯的失憶癥狀。至于龍蝦類(lèi)產(chǎn)品，確實(shí)有持久化的記憶存儲(chǔ)，但能力較為初級(jí)：龍蝦分不清在那些久遠(yuǎn)的記憶索引中，哪些是需要詳細(xì)回憶的，哪些是可以一帶而過(guò)的，反應(yīng)到終端用戶(hù)的使用體驗(yàn)上，就又變成了糊里糊涂。

失憶的員工沒(méi)人敢用，但失憶的 AI 居然是被默認(rèn)接受的，這導(dǎo)致許多嘗試深度引入 AI 的企業(yè)對(duì)實(shí)際效果失望至極。

亞馬遜云科技公開(kāi)的產(chǎn)品答案是SRE，Stateful Runtime Environment，正式名稱(chēng)是 Bedrock Managed Agents（由 OpenAI 驅(qū)動(dòng)）——承載在 Amazon Bedrock 上、與 AgentCore 深度集成的“持久狀態(tài)運(yùn)行時(shí)”，讓 AI 擁有真正意義上的跨企業(yè)系統(tǒng)、跨復(fù)雜任務(wù)周期的全局持久化狀態(tài)。這一層一旦補(bǔ)上，OpenAI 模型在 Bedrock 上的“直接可用”才有真正的工程意義。

它把 OpenAI 的模型、亞馬遜云科技 的 Runtime（技能、記憶策略以及 AI Agent 可以訪(fǎng)問(wèn)的工具），Environment（AI Agent 的運(yùn)行環(huán)境）和 Inference API 打包成一個(gè) 亞馬遜云科技 原生的 Agent。開(kāi)發(fā)者一行 Runtime API 調(diào)用即可啟動(dòng)，跑在客戶(hù)自己的 VPC 里、記憶持久、可訪(fǎng)問(wèn)亞馬遜云科技資源。這是亞馬遜云科技把 OpenAI 模型從“貨架上的一種選擇”再向前推了一步——它不只是開(kāi)放了 OpenAI 模型，它把 OpenAI 模型和亞馬遜云科技自家 Agent 基礎(chǔ)設(shè)施織成了一個(gè)新產(chǎn)品。

底座的關(guān)鍵不是更快，是更便宜。SRE 讓“AI 一直記得事”這件事第一次跑得起經(jīng)濟(jì)賬——一個(gè)真正記得事情的 AI Agent 背后是數(shù)倍于無(wú)狀態(tài)調(diào)用的算力消耗，它不需要每次調(diào)用都加載龐大而完整的上下文。只有當(dāng)芯片成本足夠低、運(yùn)行時(shí)足夠穩(wěn)定，企業(yè)才會(huì)愿意把“AI 像員工一樣工作”這件事跑成生產(chǎn)環(huán)境。底座解決的是“持久服務(wù)”。

3 培育原生企業(yè)級(jí) Agent 能力，折疊中間件市場(chǎng)

有了 SRE 提供的算力與狀態(tài)底座，下一個(gè)問(wèn)題是怎么讓 Agent 帶著“記憶”下場(chǎng)干活。

這指向了一個(gè)被繞開(kāi)太久的常識(shí)——企業(yè)級(jí)能力是長(zhǎng)出來(lái)的，不是買(mǎi)來(lái)的。

財(cái)務(wù)系統(tǒng)、CRM、數(shù)據(jù)中臺(tái)——買(mǎi)企業(yè)賬號(hào)是一回事，把它插進(jìn)自己的流程、對(duì)接自己的數(shù)據(jù)、訓(xùn)成自己的肌肉記憶，是另一回事。前者一周搞定，后者通常要兩到三年。構(gòu)建數(shù)字化能力，就是這樣，沒(méi)有捷徑。

在今天，構(gòu)建 AI 能力，同樣沒(méi)有捷徑，不能通過(guò)買(mǎi)“企業(yè)賬號(hào)”完成。

一家公司買(mǎi)了 Manus 團(tuán)隊(duì)版，是不是就成了 AI-Native 型組織？顯然不是，中間差著一整套“土壤”。Amazon Bedrock AgentCore，就是亞馬遜云科技拿出來(lái)的這塊土壤。

過(guò)去一年，大量創(chuàng)業(yè)公司圍繞 Agent Runtime、Memory、Identity、Observability、Tool Calling 各做一個(gè)垂類(lèi)產(chǎn)品，每家都說(shuō)自己是“Agent 時(shí)代的 xxx”，企業(yè) CIO 看著像是噩夢(mèng)——一個(gè)生產(chǎn)級(jí) Agent 系統(tǒng)，要把五六個(gè)不同公司的中間件拼起來(lái)才能跑，每一家的 SLA 不一樣、計(jì)費(fèi)不一樣、出問(wèn)題的責(zé)任邊界也不一樣。

AgentCore 把這塊拼圖收掉了。9 項(xiàng)服務(wù)、單一計(jì)費(fèi)、單一 SLA、單一責(zé)任主體。

• Runtime，VM 級(jí)隔離的運(yùn)行時(shí)，單租戶(hù)安全，最長(zhǎng)支持 8 小時(shí)不掉線(xiàn)的復(fù)雜任務(wù)；

• Memory，長(zhǎng)期記憶與短期上下文分層管理；

• Gateway，把企業(yè)既有 API、SaaS、數(shù)據(jù)源包裝成 Agent 可調(diào)用的工具；

• Identity，解決 Agent 跨系統(tǒng)鑒權(quán)；

• Code Interpreter，代碼能力；

• Browser，讓 Agent 像人一樣操作網(wǎng)頁(yè)；

• Observability、Evaluations、Policy，監(jiān)控、質(zhì)檢和行為控制；

關(guān)于省錢(qián)， AgentCore 的做法尤其值得拿出來(lái)單說(shuō)。它通過(guò)改架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)降價(jià)——用 Memory 把記憶從模型上下文里搬出來(lái)、用 Multi-Agent 讓小模型干小活大模型只在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)出手、用 Session Management 自動(dòng)清理空閑 Session、用 Tool Calling 優(yōu)化減少重復(fù)模型調(diào)用。這套架構(gòu)調(diào)整直接改變了成本結(jié)構(gòu)。

4 最有風(fēng)格的作品：Amazon Quick

剩下的問(wèn)題只有一個(gè)——前文所述的基礎(chǔ)設(shè)施，最終服務(wù)于哪款終端。顯然就是 Amazon Quick。

先說(shuō)一件我自己的事。

過(guò)去一個(gè)月我一直在折騰一件事——給團(tuán)隊(duì)做一個(gè)內(nèi)訓(xùn) LLM 應(yīng)用。需求很具體：把日常用得上的 Skill、工具、內(nèi)部資料、各種重復(fù)的寫(xiě)作和匯報(bào)流程，全裝進(jìn)一個(gè)能內(nèi)部部署的應(yīng)用，讓團(tuán)隊(duì)成員以與 AI 對(duì)話(huà)的方式，直接完成新員工培訓(xùn)和工作輔助。

我實(shí)在不想手寫(xiě)培訓(xùn)文檔，面對(duì)面?zhèn)魇跈C(jī)宜，這很不 AI。

但要實(shí)現(xiàn)這個(gè)構(gòu)想，只依賴(lài) Kapathy 的 Case 是不夠的。我需要完成一整套軟件工作：連得上內(nèi)部知識(shí)庫(kù)、能識(shí)別每個(gè)員工的身份并控制權(quán)限、能跑長(zhǎng)流程、不能把數(shù)據(jù)泄漏到公網(wǎng)、最好還能讓知識(shí)庫(kù)持續(xù)進(jìn)化，軟件使用體驗(yàn)也不能太差。

在不用 Claude Code 的情況下，這個(gè)需求實(shí)現(xiàn)難度較大，我斷斷續(xù)續(xù)的抽空調(diào)試，花了一些錢(qián)買(mǎi) Token，最終成果也不盡如人意，導(dǎo)致這件事現(xiàn)在還躺在待辦清單上。

直到這次看完 Amazon Quick 發(fā)布、自己連夜上手跑了一遍——我才反應(yīng)過(guò)來(lái)一件事：Amazon Quick 已經(jīng)替我將這個(gè)需求做完了。

我順手在 Quick 桌面端給自己拼了一個(gè)“媒體培訓(xùn)助手”。做法笨到?jīng)]什么可講的：把團(tuán)隊(duì)沉淀下來(lái)的 Skills 丟進(jìn) Amazon Quick 的“團(tuán)隊(duì)知識(shí)庫(kù)”，建一個(gè)聊天座席關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)。工作就完成了。整個(gè)過(guò)程沒(méi)超過(guò)二十分鐘。

我問(wèn)它“怎么找選題”，它返回的是從 skill 里抽取的 Know-How——每一條都掛著我自己寫(xiě)過(guò)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。這套答案是我們的語(yǔ)言、我們的標(biāo)準(zhǔn)、我們的方法論。不是 ChatGPT 的，不是 Claude 的，是我們自己的。

Amazon Quick 的產(chǎn)品初印象，很接近國(guó)內(nèi)的桌面級(jí)“龍蝦類(lèi)”產(chǎn)品—— xx Claw 們。但這是表象，骨子里，Amazon Quick 和龍蝦類(lèi)產(chǎn)品是兩種完全不同的設(shè)計(jì)哲學(xué)。Amazon Quick 更像 Claude Team，但價(jià)格近乎后者的四分之一。

龍蝦們的定位是個(gè)人助理，邏輯是“我有一個(gè)數(shù)字人和 N 個(gè) Skill，你來(lái)拼”，Amazon Quick 更像是 AI 原生的企業(yè)級(jí)操作臺(tái)，邏輯是“你給我目標(biāo)，我給你干，同時(shí)跟你的同事保持協(xié)同”。

Jigar Thakkar 在現(xiàn)場(chǎng)是這么解釋的——大多數(shù) AI 工具是 reactive 的，你 prompt ，它才回應(yīng)；不用的時(shí)候它就空著，不為你的工作貢獻(xiàn)任何東西。Amazon Quick 是常駐在桌面后臺(tái)的，它持續(xù)監(jiān)聽(tīng)你正在打開(kāi)的應(yīng)用、郵件、日程、本地文件、Slack 消息、CRM 狀態(tài)，把需要你注意的事主動(dòng)頂?shù)角芭_(tái)。下午兩點(diǎn)開(kāi)會(huì)之前，它會(huì)自動(dòng)把相關(guān)的 Slack 線(xiàn)程、你昨天編輯過(guò)的那份文檔、幾條相關(guān)的簡(jiǎn)報(bào)拉到一起擺好——你不用問(wèn)，它已經(jīng)準(zhǔn)備好了。

這種“主動(dòng)出擊”能成立的前提，是它給每個(gè)用戶(hù)建了一張個(gè)人知識(shí)圖譜。Quick 索引你的本地文檔、你的日歷、你過(guò)去幾個(gè)月跟隊(duì)友的對(duì)話(huà)、你處理過(guò)的項(xiàng)目、你寫(xiě)作偏好的語(yǔ)氣和風(fēng)格指南，把這些信息編成一張圖，理解人和項(xiàng)目、決策和動(dòng)作之間的關(guān)聯(lián)。從機(jī)制上，按我的理解，就是 Skills，但是內(nèi)置為默認(rèn)能力，無(wú)需外部插入。

Amazon Quick 是少有的把“常駐桌面 + 企業(yè)級(jí)合規(guī) + 跨廠(chǎng)商 SaaS”這三件事同時(shí)做齊的產(chǎn)品。

底層依賴(lài)于亞馬遜云科技二十年攢下來(lái)的兩件東西——安全合規(guī)底座和全連接器貨架。前者意味著 Quick 默認(rèn)走亞馬遜云科技的企業(yè)安全合規(guī)路徑，企業(yè)數(shù)據(jù)不入訓(xùn)練；后者意味著 Amazon Quick 一上來(lái)就接好了 Slack、Google Workspace、Zoom 等幾十個(gè)原生連接器。

5 結(jié)語(yǔ)：一手沒(méi)被講完的牌

除開(kāi)比較吸睛的 Amazon Quick ，應(yīng)用層還有一手牌沒(méi)被講完——Amazon Connect ，這個(gè)去年已經(jīng)做到 $10 億營(yíng)收、年處理 120 億 AI 分鐘通話(huà)的產(chǎn)品，被升級(jí)成了一整個(gè)家族。

原本的 Amazon Connect 改名 Amazon Connect Customer（繼續(xù)做客服與客戶(hù)體驗(yàn)），同時(shí)新出三件：

Amazon Connect Decisions——把 Amazon 三十年供應(yīng)鏈經(jīng)驗(yàn)做成“決策類(lèi) Agentic Teammate”，需求側(cè)規(guī)劃員和供應(yīng)側(cè)規(guī)劃員兩個(gè) Agent 協(xié)同，把過(guò)去要花幾周的新品上市需求規(guī)劃壓到泡一杯咖啡的時(shí)間。

Amazon Connect Talent——基于 Amazon 自己旺季招 25 萬(wàn)人的高量級(jí)招聘經(jīng)驗(yàn)，做“招聘類(lèi) Agentic Teammate”。AI 把崗位描述翻譯成技能圖譜和面試腳本，Agent 直接做基于技能的初篩面試，把招聘周期從月壓到天。

Amazon Connect Health——基于 Amazon Pharmacy 和 One Medical 的醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)，做“醫(yī)療類(lèi) Agentic Teammate”。它要解決的是醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人員被管理類(lèi)工作占走太多時(shí)間的問(wèn)題，讓醫(yī)生回到病人身邊。

Connect 這套產(chǎn)品本質(zhì)上是把 Amazon 這家公司自己幾十年積累下來(lái)的領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)——做電商、做物流、做招聘、做醫(yī)療、做客服——封裝成一組領(lǐng)域 Agent，再放到客戶(hù)的業(yè)務(wù)流里去。這事過(guò)去只有麥肯錫敢做，現(xiàn)在亞馬遜云科技把它產(chǎn)品化了。

負(fù)責(zé)這條線(xiàn)的 Colleen Aubrey 在現(xiàn)場(chǎng)提了一個(gè)新詞——hemorphism（人形化設(shè)計(jì)）——指的是 Agentic 產(chǎn)品需要一種新的設(shè)計(jì)語(yǔ)言，讓 Agent 不再像表單和 Dashboard，而像一個(gè)值得信任的同事。

Amazon Connect 連同前文所述新品，正將亞馬遜云科技的產(chǎn)品地圖極大拓寬，從做好“水電煤”，到進(jìn)入 AI 改造的每一個(gè)場(chǎng)景。Jassy 那封股東信里被引用最多的句子恐怕是“Every customer experience will be reinvented by AI” ，而這次發(fā)布會(huì)其實(shí)是亞馬遜云科技自己在補(bǔ)充下半句：

每一種被 AI 重塑的客戶(hù)體驗(yàn)，背后都需要一家公司提供服務(wù)。